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版本：3.9.x

使用基于 Token 的限流控制 AI 成本

本指南介绍如何使用 ai-rate-limiting 插件对大语言模型流量实施基于 Token 的限流，包括按路由和模型实例设置 Token 预算。

概览​

传统的基于请求的限流不足以治理大语言模型流量：根据提示词和响应的不同，单个请求可能消耗 10 到 100,000 个 Token。基于 Token 的限流根据实际 Token 消耗分配预算，从而控制成本。

前置条件​

  • 安装 Docker。

  • 安装 cURL，用于发送请求并验证服务。

  • 拥有一个正在运行的 API7 网关实例。

  • 从控制台获取令牌，并保存到环境变量：

    export API_KEY=your-dashboard-token   # 请替换为你的控制台令牌

  • 将 {gateway_group_id} 替换为网关组 ID。如果正在按照快速入门操作，请使用 default。

  • 如果使用 Admin API 示例，请创建或复用一个服务。如果尚无服务，请按照创建或复用服务操作，然后保存其 ID：

    export SERVICE_ID=your-service-id         # 请替换为你的服务 ID

基于 Token 与基于请求的限流对比​

方面基于请求基于 Token
单位HTTP 请求数消耗的大语言模型 Token 数
精度粗粒度，所有请求一视同仁细粒度，限制与实际资源消耗相匹配
成本控制较弱，少量长请求即可耗尽预算较强，直接关联服务提供方计费
适用场景传统 API大语言模型流量

配置 Token 限流​

curl -k "https://localhost:7443/apisix/admin/routes?gateway_group_id={gateway_group_id}" -X PUT \
  -H "X-API-KEY: ${API_KEY}" \
  -d '{
    "id": "ai-rate-limited",
    "service_id": "'"$SERVICE_ID"'",
    "paths": ["/ai"],
    "plugins": {
      "ai-proxy": {
        "provider": "openai",
        "auth": { "header": { "Authorization": "Bearer '"$OPENAI_API_KEY"'" } },
        "options": { "model": "gpt-4o" }
      },
      "ai-rate-limiting": {
        "limit_strategy": "total_tokens",
        "limit": 10000,
        "time_window": 3600
      }
    }
  }'

❶ 统计总 Token（提示词 + 补全）。其他选项为 "prompt_tokens" 或 "completion_tokens"。

❷ 每个时间窗口允许 10,000 个 Token。

❸ 每 3,600 秒（1 小时）重置限制。

超过限制时，网关返回 HTTP 429 和限流请求头：

  • X-AI-RateLimit-Limit-{name} — 已配置的 Token 限制。
  • X-AI-RateLimit-Remaining-{name} — 当前窗口中剩余的 Token。
  • X-AI-RateLimit-Reset-{name} — 距离窗口重置的秒数。

按实例限流（多模型）​

使用 ai-proxy-multi 时，可以按实例设置 Token 预算，对高成本模型实施更严格的限制：

curl -k "https://localhost:7443/apisix/admin/routes?gateway_group_id={gateway_group_id}" -X PUT \
  -H "X-API-KEY: ${API_KEY}" \
  -d '{
    "id": "ai-per-instance-limits",
    "service_id": "'"$SERVICE_ID"'",
    "paths": ["/ai"],
    "plugins": {
      "ai-proxy-multi": {
        "instances": [
          {
            "name": "gpt-4o-mini",
            "provider": "openai",
            "auth": { "header": { "Authorization": "Bearer '"$OPENAI_API_KEY"'" } },
            "options": { "model": "gpt-4o-mini" },
            "weight": 1
          },
          {
            "name": "gpt-4o",
            "provider": "openai",
            "auth": { "header": { "Authorization": "Bearer '"$OPENAI_API_KEY"'" } },
            "options": { "model": "gpt-4o" },
            "weight": 1
          }
        ]
      },
      "ai-rate-limiting": {
        "limit_strategy": "total_tokens",
        "instances": [
          {
            "name": "gpt-4o",
            "limit": 5000,
            "time_window": 3600
          }
        ]
      }
    }
  }'

❶ 仅对 gpt-4o 实例应用限流，并使用其专属的 limit 和 time_window。发往 gpt-4o-mini 的流量不受此限制。

使用 Redis 扩展​

对于多实例网关部署，请使用 Redis 在数据面节点之间共享限流计数器：

curl -k "https://localhost:7443/apisix/admin/routes?gateway_group_id={gateway_group_id}" -X PUT \
  -H "X-API-KEY: ${API_KEY}" \
  -d '{
    "id": "ai-rate-redis",
    "service_id": "'"$SERVICE_ID"'",
    "paths": ["/ai"],
    "plugins": {
      "ai-proxy": {
        "provider": "openai",
        "auth": { "header": { "Authorization": "Bearer '"$OPENAI_API_KEY"'" } },
        "options": { "model": "gpt-4o" }
      },
      "ai-rate-limiting": {
        "limit_strategy": "total_tokens",
        "limit": 100000,
        "time_window": 3600,
        "policy": "redis",
        "redis_host": "redis.example.com",
        "redis_port": 6379,
        "allow_degradation": true
      }
    }
  }'

❶ 将策略设置为 redis 以共享计数器。其他选项为 "redis-cluster"、"redis-sentinel"。

❷ 配置 Redis 连接。

❸ 设置为 true 时，即使 Redis 不可用，网关也会继续处理请求，即故障时放行。

验证​

持续发送请求，直至达到限流阈值：

curl "http://127.0.0.1:9080/ai" -X POST \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Write a 500-word essay about API gateways." }
    ]
  }'

超过 Token 限制后，网关返回：

HTTP/1.1 429 Too Many Requests

后续步骤​